Netty(5):核心部件:Codec 编解码器

netty中的Codec详解 Netty的Codec通过内置丰富的编解码器与灵活的扩展机制,解决了网络通信中的数据格式转换、粘包拆包等核心问题。开发者可根据协议复杂度选择合适的内置组件或自定义实现,结合内存池、零拷贝等技术优化性能。理解编解码器的工作原理与设计模式,是构建高性能网络应用的关键。是实现网络通信协议的关键组件,负责将字节流与业务对象进行双向转换。其设计基于责任链模式,通过ChannelPipeline。将编解码逻辑与I/O处理解耦,支持高效、灵活的数据处理。 阅读详情

Netty Codec 编解码器


Netty 对于解决数据从一种特定协议格式到另一种格式的转换(如二进制字节和POJO之间地转换),提供了 codecs (编解码器) 组件来处理的。使用 Netty 的 codecs ,可以很方便地为各种不同地协议编写编解码器;

  • 解码器:负责处理入站数据,将消息从字节或其他序列形式转成指定的消息对象;
  • 编码器:负责处理出站数据,将消息对象转化为字节或其他序列形式;

消息被编码后解码后会自动通过 ReferenceCountUtil.release(message) 释放,如果不想释放消息可以使用 ReferenceCountUtil.retain(message),这将会使引用数量增加而没有消息发布,大多数时候不需要这么做。

Decoder 解码器

Decoder 主要用于入站处理,Netty 中的提供的 Decoder 分为以下 2 类:
  • 字节到消息解码(byte-to-message):ByteToMessageDecoder 、ReplayingDecoder 等;
  • 消息到消息解码(message-to-message):MessageToMessageDecoder 等;
Decoder 是 ChannelInboundHandler 的抽象实现,所以 Decoder 的使用方法类似于 ChannelInboundHandler ,可以在 ChannelPipeline 中直接加入 Decoder ,就是可实现入站信息的编码;

ByteToMessageDecoder

用于将字节转为消息(或其他字节序列),其中有 2 个需要覆盖的比较重要的方法如下:
decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> out) 解码方法,将一个 BytedBuf 解码为一个 List<Object> 对象,并传递给下一个 ChannelHandler;
decodeLast(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> out) 当 Channel 处于 inactive 状态时,会触发该方法一次;
以下示例中,每次从入站的 ByteBuf 中读取 4 个字节,编码为 int,并添加到一个 List,当decode方法执行结束后,out 包含的数据就会转发到下一个 ChannelInboundHandler 中;
 
public class ToIntegerDecoder extends ByteToMessageDecoder {  //1
    @Override
    public void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> out)
            throws Exception {
           
           
        if (in.readableBytes() >= 4) {  //当可读字节达到 4 个时,读取这 4 个字节,并编码为一个 Integer,并添加到 out 传递到下一个 ChannelInboundHandler
            out.add(in.readInt());  
        }
    }
}

ReplayingDecoder

ReplayingDecoder 是 byte-to-message 解码的一种特殊的抽象基类,读取缓冲区的数据之前需要检查缓冲区是否有足够的字节,使用 ReplayingDecoder 就无需自己检查;若 ByteBuf 中有足够的字节,则会正常读取;若没有足够的字节则会停止解码;
以下示例中使用 ReplayingDecoder 改写以上的示例:
第三章 Netty 协议设计与解析实战:以 Redis 协议为例 本文介绍如何使用Netty实现Redis RESP协议的编解码器,内容分为基础理论、实战开发和进阶优化三部分。首先讲解协议设计的核心要素(消息边界、格式、编解码规则)和常见模式(长度前缀、分隔符、固定长度)。然后以Redis RESP协议为例,详细解析其5种数据类型(简单字符串、错误、整数、批量字符串、数组)的格式规范。实战部分通过定义RespValue代数数据类型,实现RESP解码器(处理字节流到对象的转换)和编码器(对象到字节流的转换),并集成到Netty Pipeline中构建完整的Redis客户端。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Al_assad
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